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为了提高预测学习系统的预测能力，给出了Boosting提升BP神经网络的算法描述．通过一个加权的多数表决合并了全部预测，提高了BP算法的准确性和泛化能力．将该算法应用于油田水淹层识别，与BP神经网络算法相比，训练得到的模型具有更好的泛化能力，提高了水淹层识别的解释精度．测试集识别率达到73％．
基于Boosting的油田水淹层识别算法
【摘 要】
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为了提高预测学习系统的预测能力，给出了Boosting提升BP神经网络的算法描述．通过一个加权的多数表决合并了全部预测，提高了BP算法的准确性和泛化能力．将该算法应用于油田水淹层识
【机 构】
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大庆石油学院现代教育技术中心,大庆石油学院计算机与信息技术学院
【出 处】
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大庆石油学院学报
【发表日期】
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2006年3期
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